【摘 要】
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遥感影像中最常见的问题是云层污染会导致图像信息缺失、遥感数据的低可用性。针对该问题，提出了一种基于稠密残差网络的多序列卫星图像去云算法。首先，该网络使用是多序列的有云卫星图像作为输入，这能为网络提供更多的时序特征信息，提升去云效果；其次，在网络中段使用稠密残差层，它保证卷积层之间最大程度的传递和使用特征信息，让生成的修复图像整体结构合理、边缘细节更加清晰；最后，它使用像素上采样来增强空间信息的利用
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遥感影像中最常见的问题是云层污染会导致图像信息缺失、遥感数据的低可用性。针对该问题，提出了一种基于稠密残差网络的多序列卫星图像去云算法。首先，该网络使用是多序列的有云卫星图像作为输入，这能为网络提供更多的时序特征信息，提升去云效果；其次，在网络中段使用稠密残差层，它保证卷积层之间最大程度的传递和使用特征信息，让生成的修复图像整体结构合理、边缘细节更加清晰；最后，它使用像素上采样来增强空间信息的利用，提升修复效果。该方法在欧洲“哨兵-2”遥感卫星图像数据集上进行验证，峰值信噪比和结构相似度指标为：27
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配送中心空间选址对应急物流规划具有重要意义，而配送中心的可达性直接影响到灾难发生时应急救援及物资调度的效率。围绕空间选址问题，本文从需求点空间可达性角度，利用GIS方法提出了一种面向需求点区域可达性的配送中心候选点提取算法，并通过LA选址模型实现了配送中心选址优化。该选址方法考虑了区域可达性与人口分布之间的关系，通过极值分析得到适合建立配送中心的备选区域。在此基础上，以最小设施点数和最大覆盖度为目
针对航空发动机剩余使用寿命（RUL）预测方法没有同时加权不同时间步下的数据，其中包括原始数据和所提取的特征，导致RUL预测精准度较低的问题，提出了一种基于优化混合模型的RUL预测方法。首先，选用三种不同的路径提取特征：（1）将原始数据的均值和趋势系数输入至全连接网络；（2）将原始数据输入双向长短期记忆（Bi-LSTM）网络，采用注意力机制处理得到的特征；（3）使用注意力机制处理原始数据，将加权特征
在传统知识蒸馏框架中，教师网络将自身的知识全盘传递给学生网络，而传递部分知识或者特定知识的研究几乎没有。考虑到工业现场具有场景单一、分类数目少的特点，将重点评估神经网络模型在特定类别领域的识别性能。基于注意力特征迁移蒸馏算法，提出了三种特定知识学习算法，目的为提升学生网络在特定类别分类的分类性能。首先，对训练数据集作特定类筛选以排除其他非特定类别训练数据；在此基础上，将其他非特定类别视为背景并在蒸
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当前网络安全事故频发，传统被动防御技术已经无法应对未知的网络安全威胁。针对这一问题，构建了多阶段演化信号博弈模型，以防御方主动发射诱导信号进行安全防御为背景，提出了一种基于多阶段演化信号博弈模型的移动目标防御(MTD)决策算法。首先以博弈双方不完全信息约束及完全理性前提为假设对模型基本元素进行定义及模型整体理论分析，然后设计了攻防策略的收益量化方法，并给出了详细的最优策略均衡求解过程，最后引入移动
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优质作物的产业化有助于破解居民健康膳食的经济不可负担性难题,对保障粮食安全和创造美好生活至关重要.品质性状是受环境影响的、多基因参与的复杂农艺性状,其基础是代谢.作物利用光合产物经过协同有序的初生或次生代谢直接或间接地为人类提供能量和多样化的营养物质.目前,已克隆一些营养、食味等品质性状的主效基因,在维生素和花青素等特殊功能物质代谢途径的解析和优质作物设计育种等方面取得了显著进展,但人们对品质性状